人工智慧今PK圍棋王 5:0或0:5 雙方有信心沒把握

李世石(中)在Alphabet執行主席施密特(右)及哈薩比斯的陪同下出席記者會。  圖片來源：香港文匯報

一場人工智能(AI)對人腦的頂尖對決，今(9)日起在首爾登場。Google人工智能程式AlphaGo將與南韓18度榮獲世界棋王銜頭的9段棋士李世石對弈。李世石昨(8)日在首爾的記者會上表示，仍有信心可贏出比賽，但以5：0全勝並非易事，因為人類下棋時會有失誤。開發AlphaGo的一方則認為，AlphaGo的贏面大約有5成。

《星島日報》報導，AlphaGo是Google英國子公司深度思維(Google Deepmind)利用人工智能研發的中國圍棋程式AlphaGo，若能擊敗李世石，將成為人工智能發展的歷史里程碑。兩者對弈的5盤棋將分別在3月9日、10日、12日、13日和15日於首爾四季酒店舉行，比賽採用中國圍棋規則，比賽時間為每方2小時，即使一方率先取得3勝，也會下完5盤棋。

踏入職業圍棋手生涯21年的李世石，世界排名經常位列三甲。他周二(8日)表示有信心獲勝，「不認為屬勢均力敵的比賽」，預測以5:0或4:1的盤數勝出。他認為到目前為止還是人類比人工智能強，「我認為即使電腦勝出一盤，也算是它勝出。我相信人類的直覺及感覺太先進，人工智能難以追及」。不過，他說：「聽到人工智能具有了類似人類的直覺判斷能力，我倒感到有些緊張，恐怕我以5：0戰勝它並不容易，因為人類下棋時會有失誤。」 

圍棋程式專家在2014年曾預測10年後才有機器能擊敗職業棋手，結果不到1年，AlphaGo去年10月以5:0零令歐洲圍棋冠軍、二段棋手樊麾慘敗。李世石依然肯定自己可力壓電腦：「我曾看過AlphaGo與樊麾對弈的紀錄，對AlphaGo能達到的水平感到驚訝，但仍未達到我的水平，我認為5個月時間內，它不足以改善到可擊敗我的程度。」他指AlphaGo與樊麾的對局應算業餘中的頂級水準，並非職業水準。

不過，李世石表示，AlphaGo模仿人類直覺判斷程度約8成左右，加上運算速度較快，他要格外小心。他甚至不排除輸給AlphaGo的可能，更指人腦對電腦的圍棋對決中，終有一天由人工智能勝出。但他認為圍棋價值不會消失：「電腦下棋時體會不到圍棋的美和人的美，因此即使我輸給它，圍棋的價值不會受損。明天我會開心地下棋。」

深度思維卻對AlphaGo滿有信心，公司創辦人哈薩比斯(Demis Hassabis)指AlphaGo自去年10月的比賽後進步良多，經過閉門比賽操練，而且優點是「不會疲勞也不害怕」，認為AlphaGo勝出機會約為一半。

英國物理學家霍金曾警告，電腦在未來100年內有機會在經濟、科研、政治、甚至軍事領域上超越人類。英國牛津大學人類未來研究所的桑德伯格指出，類似AlphaGo的人工智能未來可協助人類解決各種新問題、作出決策，意味它們有「真正」的智慧，因此人類必須向AI灌輸正確價值觀。

AlphaGo會分析取得優勢的棋步(右)  圖片來源：香港文匯報

香港《文匯報》綜合外電消息，DeepMind行政總裁哈薩比斯上月宣佈規則時，表示將營造與普通圍棋大賽一樣的對局環境。正式比賽時，首爾1名業餘6段棋士將擔任AlphaGo的「眼睛」及「手」，邊看顯示屏邊替它落子。比賽會在YouTube等網站直播，並提供韓語及英語講解。

雖然AlphaGo月前已經因為擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾而轟動國際，但外界對它的技術細節所知仍不多。美國圍棋軟件「黑暗森林」開發者田淵棟分析說，AlphaGo主要由幾個部分組成：1、走棋網絡，給定當前局面，預測或採樣下一步的走棋。2、快速走子，目標和1一樣，但在適當犧牲走棋品質的條件下，速度要比1快100倍。3、估值網絡，給定當前局面，估計是白勝還是黑勝。4，蒙特卡羅樹搜索，把以上這3個部分連起來，形成完整的系統。

簡而言之，即是AlphaGo擁有「自我學習」能力，早在戰勝樊麾之前，它已進行超過3000萬局的自我訓練，不斷提升自身棋力，這也是李世石等一眾韓國棋手不敢看輕AlphaGo的最大原因。 

李世石1983年生於韓國全羅南道偏遠地區飛禽島，早於12歲已作為職業棋士出賽，目前世界排名第一，是第九段(圍棋最高段)棋士，被譽為「下一個李昌鎬(韓國另一著名棋士)」。他2013年1月取得第1000局勝利，是當時第6位韓國圍棋士達此里程碑。

李世石2013年接受訪問，表示考慮今年退休，並計劃在海外發展圍棋教育。他批評現今圍棋學堂只集中教授獲勝技巧，而不像過往般，要求學生體會圍棋精要，警告這將使韓國難以保持圍棋「一哥」地位。

談及圍棋風格時，他指自己無時無刻思考圍棋，一想到新的策略，便在腦海裡模擬對弈情況。然而，他承認現在愈來愈難想到嶄新的棋法，因為互聯網普及後，人們可在網上分析他的策略且分享給其他人，猶如「侵犯版權」。被問到印象最深刻的敗仗時，他指是在2001年與李昌鎬九段的對決。他當時先贏2局，卻因過度自信，反而連輸3局。

他最後談到夢想時，坦言希望成為傳奇人物。他寄望在圍棋教育事業上取得成功，作為好榜樣，展示一個人不論出生如何，也能夢想成真。

這次比賽獲勝者獎金為100萬美元，另加上每局對局費和每贏一局的獎金，若李世石5局全勝，將共獲125萬美元。若AlphaGo勝出，主辦方將把獎金捐給聯合國兒童基金會、教育和圍棋慈善團體。

從第一台電腦問世以來，人們就夢想造出一種可以完美模擬甚至超越人腦的電腦系統。過去20年中，在4次人機大戰中，人類輸多贏少。

中新網援引《渤海早報》報導，1997年，美國IBM公司的「深藍」超級電腦以2勝1負3平戰勝了當時世界排名第一的西洋棋大師卡斯帕羅夫。「深藍」的運算能力當時在全球超級電腦中居第259位，每秒可運算2億步。

2006年，「浪潮杯」首屆中國象棋人機大戰中，5位中國象棋特級大師最終敗在超級電腦浪潮天梭手下。中國人發明的這項充滿東方智慧的模擬戰爭遊戲，被中國超級電腦獨佔鰲頭。

浪潮天梭在比賽中，同時迎戰柳大華、張強、汪洋、徐天紅、樸風波5位大師。在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66萬億次的棋位分析與檢索能力，最終以11：9的總比分險勝。

2011年，「深藍」的同門師弟「沃森」在美國老牌智力問答節目《危險邊緣》中挑戰兩位人類冠軍。《危險邊緣》以答案的形式給出線索，如「小時候砍了櫻桃樹」，選手需要以問題作答，如「是喬治‧華盛頓嗎」。

參賽者需要大量歷史、文學、政治、科學及流行文化知識，還需要解析隱晦含義和謎語等。雖然比賽時不能接入網際網路搜索，但「沃森」存儲了2億頁的數據，包括各種百科全書、詞典、新聞、甚至維基百科的全部內容。

今年1月，美國Google旗下的人工智慧公司「深度思維」在《自然》雜誌上報告說，該公司研發的「阿爾法圍棋」人工智慧程式去年10月以5：0戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾，這是人工智慧程式首次在不讓子的情況下戰勝人類圍棋選手。